1Le parallélisme en un clic !. Code Aster logiciel de simulation

Vous trouverez ci-dessous de brèves informations sur l'utilisation du parallélisme dans Code_Aster. Ce document décrit les différentes stratégies parallèles proposées par Code_Aster pour optimiser le temps de calcul et l'utilisation de la mémoire. Il explique comment mettre en œuvre ces stratégies, leurs avantages potentiels et leurs limites. Il aborde également les cumuls de différentes stratégies pour améliorer encore les performances des calculs.

PDF

Document

Code_Aster

Titre :

Notice d'utilisation du parallélisme

Responsable :

Olivier BOITEAU

Version default

Date :

16/02/2011

Page :

3/21

Clé :

U2.08.06

Révision :

5559

1 Le parallélisme en un clic !

Désormais, la mise en œuvre du parallélisme dans Code_Aster s'effectue de manière (quasi)

transparente pour l'utilisateur. Généralement, l'essentiel des coûts en temps et en mémoire du calcul proviennent des constructions et des résolutions de systèmes linéaires.

Il faut donc commencer par repérer ces résolutions dans le fichier de commande (opérateurs

STAT_NON_LINE, THER_LINEAIRE...) et modifier leurs paramétrages de manière à utiliser un solveur linéaire parallèle performant. Pour ce faire, on spécifie la valeur 'MUMPS' au mot-clé

SOLVEUR/METHODE.

Il reste à préciser le nombre de processeurs souhaités (menu Options d'Astk) et la mise en œuvre du parallélisme s'initialise avec un paramétrage par défaut. Sur le serveur centralisé, il faut paramétrer

les champs suivants :

• mpi_nbcpu=m, nombre de processeurs alloués en MPI.

•

(facultatif) mpi_nbnoeud=p, nombre de nœuds sur lesquels vont être dispatchés ces m processus MPI.

Par exemple, si les nœuds réservés au calcul parallèle sont composés de 16 processeurs, afin d'allouer 20 processus MPI à raison de 10 processeurs par nœud, on positionne mpi_nbcpu à 20 et mpi_nbnoeud à 2.

Nombre de threads

Nombre de processeurs MPI

Nombre de noeuds

Figure 2.1._ Paramètres d'Astk consacrés au parallélisme

Une fois ce nombre de processus MPI fixé, on peut lancer son calcul (en batch sur la machine centralisé) comme on le ferait en séquentiel. Sauf, qu'avec le parallélisme, on peut bien sûr réduire les spécifications en temps et en mémoire du calcul.

Remarque:

Ce type de parallélisme correspond au chaînage des stratégies de calcul parallèle 1b et 2b décrites au paragraphe suivant. Il existe d'autres alternatives qui peuvent être plus efficaces/appropriées suivant les cas de figure (cf. les conseils du § 4).

Manuel d'utilisation

Document diffusé sous licence GNU FDL (http://www.gnu.org/copyleft/fdl.html)

Fascicule u2.08 : Fonctions avancées et contrôle des calculs

Fonctionnalités clés

Optimisation du temps de calcul grâce au parallélisme
Réduction de l'espace RAM/disque requis
Sept stratégies parallèles adaptées à divers types d'études
Convient aux calculs élémentaires/assemblages et aux résolutions de systèmes linéaires
Prise en charge des calculs indépendants/similaires
Intégration facilitée via les menus de l'outil Astk

Foire aux questions

La mise en œuvre du parallélisme s'effectue de manière transparente pour l'utilisateur. Il faut spécifier la valeur 'MUMPS' au mot-clé SOLVEUR/METHODE et préciser le nombre de processeurs souhaités (menu Options d'Astk).

Code_Aster propose sept stratégies parallèles, incluant des parallélismes informatiques, numériques et multidomaine.

Les gains peuvent être de deux ordres : sur le temps de calcul et sur l'espace RAM/disque requis.